慢性病患者药品福利感应水平的均等化测度及提升策略研究——以甘、川、冀、浙四省为例
这是一篇关于慢性病患者,药品福利感应,双变量Theil-T指数,均等化测度,策略的论文, 主要内容为1研究目的行为个体的福利感应是一个涉及到哲学、心理学、社会学、经济学等多学科、复杂的概念体系,其受个体特征、经济条件、社会状态等多种因素的影响。因此,药品相关政策给受助对象所带来的福利感应水平也会存在一定的差异性,而受助对象福利感应水平的均衡是国家制定和实施有效药品相关政策,提升医疗卫生服务水平的重要参考。因此,本文从慢性病患者药品可及感应水平均等化、慢性病患者药品价格感应水平均等化、慢性病患者药品公平感应水平均等化以及慢性病患者药品健康感应水平均等化这四个方面,构建我国慢性病患者药品福利感应水平均等化的指标体系,然后对调查的四个省的样本数据进行实证分析,了解目前我国慢性病患者药品福利感应水平的均等化现状,根据实证结果提出其针对性的优化策略建议,促进我国慢性病患者药品福利感应水平的均等化,有利于“健康中国2030”战略目标的实现。2研究方法在国内外文献综述部分,本文通过运用Citespace可视化知识图谱对国内外相关研究领域的研究热点和进展进行了直观展示和分析。通过知识图谱可以直观的看出国内外近10-20年一个学科或知识领域在一定时期内发展的研究现状和趋势,使得相关领域研究学者能够对其研究领域有一个较为全面的了解和把握,发现问题和避免重复研究。在对慢性病患者药品福利感应水平的均等化测算部分,本文首先运用加权求和评分法对其均等化水平进行了整体评估;然后进一步使用双变量Theil-T指数对其进行了层级分解和水平分解,通过层层分解可以从不同视角考察总体的差异结构,最后得出其组内差距和组间差距对总差距的贡献率,从而可以更好地对当前我国慢性病患者药品福利感应水平的均等化有一个深入的认识。3研究结果通过对四个省份(甘肃省、四川省、河北省、浙江省)调查所得的数据进行分析,研究发现整体评估我国慢性病患者药品福利感应水平在总体上均等化程度较低;通过双变量Theil-T指数层级分解和水平分解后发现,组间和组内仍然存在着一定的差异,但总体处于较均等状态。区域维度优先的泰尔指数层级分解表明,“15分钟内能到达的医疗卫生服务机构数的满意度、所需高价药买不起的情况和药品费用二次报销水平满意度”这三项指标的均等化水平较低,且都表现为区域内差距大于区域间差距;城乡维度优先的泰尔指数层级分解表明,除了药品健康效应的两项指标外,其他指标均表现为城乡内差距大于城乡间差距;无维度优先的泰尔指数水平分解结果显示,区域-城乡内部差距是制约当前我国慢性病患者药品福利感应水平不均衡发展的主要方面,城乡之间以及区域之间的差距已退居其次,且区域间的差距多大于城乡间的差距。4研究结论从整体上来说,政府未来在提升我国慢性病患者药品福利感应水平均等化方面,应重点从提升区域-城乡内部的慢性病患者药品福利感应均等化水平入手,政策向区域内处于劣势地位的省份倾斜,促进我国整体慢性病患者药品福利感应水平的均等化。具体策略建议如下:第一、实施区域卫生规划,促进区域内医疗卫生机构可及均等化;第二、加快医保支付制度的改革,促进区域-城乡内高价药可及均等化;第三、完善廉价药生产供应保障机制,促进城乡内廉价药可及均等化;第四、建立医保公共预算制度,促进区域-城乡内药费二次报销公平均等化:第五、完善网上药店立法体系,促进区域间及城乡内网上药店药品可及和公平均等化。
面向慢性疾病群体的农产品销售推荐系统的设计与实现
这是一篇关于慢性病患者,农产品推荐,协同过滤算法,SSM框架,云服务器的论文, 主要内容为我国慢性病发病率逐年增高,防控难度不断增强。在治疗方式上,除了靠药物控制、加强体育锻炼、控制情绪等治疗手段外,还可以通过选购合适的农产品进行调理,起到缓解病情的目的。但值得注意的是,由于大多数慢性病患者缺乏专业的医学知识以及专业的信息化查询渠道,所以慢性病患者很难清楚食用何种农产品利于稳定当前的病情。为解决这一问题,可以借助互联网技术为支撑的电子商务模式,以慢性病患者对农产品的特殊需求作为商业契机,设计一个基于B/S架构下的面向慢性疾病群体的农产品销售推荐系统。通过专家推荐、协同过滤推荐、留言推荐农产品等手段帮助慢性病患者准确快捷地完成农产品的选购。这样不仅能拓展农产品分销渠道,促进农产品的销售,同时还能“倒逼”更多行业进行改革和创新。本系统采用B/S结构,前端选用Boot Strap框架完成Web可视化开发。后端借助Eclipse平台完成Tomcat、Jdk环境配置,并创建Maven项目。以MVC模式分层开发,借助Java语言、SSM框架,完成业务逻辑代码编写,同时选用可视化工具Navicat Premium以及Visio完成数据库模型设计,My SQL数据库作为数据存储。最终,通过利用各种开发工具以及框架的基础上,并按照软件工程的设计流程,完成了系统的程序设计。系统实现了农产品推荐、用户讨论、用户管理、商品管理、订单管理等功能模块。系统实现后将其部署到阿里云的轻量应用云服务器上,可以极大地优化搭建简单应用的体验。另外,为实现热门专区农产品的动态呈现,后台程序设计采用基于用户的协同过滤算法,通过用户订单数据挖掘发现用户的偏好,实现农产品的推荐,满足同时患有多种慢性病患者对食用农产品的需求。
面向慢性疾病群体的农产品销售推荐系统的设计与实现
这是一篇关于慢性病患者,农产品推荐,协同过滤算法,SSM框架,云服务器的论文, 主要内容为我国慢性病发病率逐年增高,防控难度不断增强。在治疗方式上,除了靠药物控制、加强体育锻炼、控制情绪等治疗手段外,还可以通过选购合适的农产品进行调理,起到缓解病情的目的。但值得注意的是,由于大多数慢性病患者缺乏专业的医学知识以及专业的信息化查询渠道,所以慢性病患者很难清楚食用何种农产品利于稳定当前的病情。为解决这一问题,可以借助互联网技术为支撑的电子商务模式,以慢性病患者对农产品的特殊需求作为商业契机,设计一个基于B/S架构下的面向慢性疾病群体的农产品销售推荐系统。通过专家推荐、协同过滤推荐、留言推荐农产品等手段帮助慢性病患者准确快捷地完成农产品的选购。这样不仅能拓展农产品分销渠道,促进农产品的销售,同时还能“倒逼”更多行业进行改革和创新。本系统采用B/S结构,前端选用Boot Strap框架完成Web可视化开发。后端借助Eclipse平台完成Tomcat、Jdk环境配置,并创建Maven项目。以MVC模式分层开发,借助Java语言、SSM框架,完成业务逻辑代码编写,同时选用可视化工具Navicat Premium以及Visio完成数据库模型设计,My SQL数据库作为数据存储。最终,通过利用各种开发工具以及框架的基础上,并按照软件工程的设计流程,完成了系统的程序设计。系统实现了农产品推荐、用户讨论、用户管理、商品管理、订单管理等功能模块。系统实现后将其部署到阿里云的轻量应用云服务器上,可以极大地优化搭建简单应用的体验。另外,为实现热门专区农产品的动态呈现,后台程序设计采用基于用户的协同过滤算法,通过用户订单数据挖掘发现用户的偏好,实现农产品的推荐,满足同时患有多种慢性病患者对食用农产品的需求。
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